# OCR입력 메뉴 : OCR > OCR입력 1. **서비스 개요** (주)로그인네트웍의 **"AI기반 OCR**"은 수출입 무역, 전자상거래 업무에서 전문화된 노하우를 기반으로 다양한 화주 문서(PDF, Image)의 반복적인 수작업 업무를 자동화 함으로써, 다변화 되고 있는 통관, 전자상거래 비즈니스 환경에서 안정적인 서비스를 제공하고 있습니다. * 현재 화면 개선작업중이며 간소화된 기능으로 '25년 1월중 완료예정입니다. **1.1 AI 딥러닝 서비스 특징** - 데이터 추출 문서의 헤더관리창을 통해 원하는 데이터 추출 지원 - 거래처 및 문서별 레이아웃 설정 및 지원 - 변환 가능 문서 : Invoice, Packing List - Image파일의 Text변환 없이 데이터 추출 지원 - 병합된 문서의 분리 저장 지원 - Image문서의 Text변환 지원 - 신고서 이관시 거래처 및 해외거래처별 문서 등록 지원 - 신고서 이관 전 추출 데이터의 엑셀 다운로드 지원 **1.2 AI 딥러닝 서비스 활용 범위****1.2 AI 딥러닝 서비스 활용 범위** ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/150500_IL1b6TZyddCCOC9HHE?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) **1.3 AI OCR 데이터 추출 흐름도** ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/144813_u2FNhNBtbCNb1N4Vgh?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) 1. **문서 등록 방법** **2.1 AI 딥러닝으로 데이터를 추출하는 방법** ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/152425_joCJe4HesCqNVma4sR?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | 번호 | 기능 | 설명 | 비고 | | --- | --- | --- | --- | | 1 | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/153734_e5VeYVjybMrgyGM0ua?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | 추가 버튼을 클릭하여 거래처 및 해외거래처를 등록합니다. | | | 2 | 거래처 등록 | 돋보기를 클릭하여 메뉴 거래처관리에 등록된 거래처를 선택합니다. 해외거래처는 과거 통관 이력중 해당 거래처의 해외 거래처가 있을 경우 선택할 수 있습니다. *** 거래처등록은 과거 통관 이력에서 거래처를 가져와서 등록할 수 있습니다. | | | 3 | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/154344_2zilAdFXhmGbpJpbEc?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | 추출 하고자 하는 문서를 업로드 합니다. Drag & Drop 기능을 지원합니다.(끌어다 놓기) | 지원 문서 : Invoice, Packing List | | 4 | 파일 리스트 | 등록된 거래처의 데이터 추출 업로드 문서를 보관합니다. 이미지 파일을 텍스트파일로 변환 기능을 지원합니다. (그림-1 참조) 병합된 문서를 분리하거나 분리된 문서를 병합하는 기능을 지원합니다.(그림-2 참조) | | | 5 | 딥러닝2 View | 문서의 데이터 추출을 하기 위해 닫기 버튼 또는 4번 파일리스트에서 변환하고자 하는 파일을 더블클릭 하면 됩니다. | | (그림-1 텍스트파일로 변환) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/154954_999usV1OzF3xYhxooM?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) - 딥러닝2는 Image파일도 변환이 가능합니다. - 참고로 Image파일을 Text로 변환하고자 할 경우 변환 하고자 하는 파일의 체크박스를 선택하고 OCR요청 버튼을 클릭하여 변환할 수 있습니다. | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/155230_QHBYOFawyw8NCnAMKO?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/155508_ipRmCnqRUNdE1lRZbC?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | | --- | --- | | 확인 클릭시 변환된 문서는 OCR 헤더에 체크가 표시됩니다. | 변환시 체크 표시 | (그림-2 문서 분리) - 변환하고자 하는 문서가 여러 분서로 병합되어 있을 경우 동일 양식으로 분리,저장하여 데이터 추출이 가능합니다. ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/160103_VWbpmtLQZQevNeoy21?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) 1. 병합된 문서의 서로 다른 문서 View 1-1. 페이지 표시 : 페이지를 선택하면 선택된 파일을 볼수 있습니다. 1. 선택한 파일을 분리하고자 할 경우 분리할 페이지를 선택한 후 | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/160310_pqIGxBDf3ZiajbLIpb?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | | --- | 분리 버튼을 클릭하고 저장을 할 수있습니다. 또는 분리 버튼 클릭시 서로 다른 문서 종류를 인식하여 자동으로 분리 할수 도 있습니다. | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/160530_1G4Qti6VpL1WTbP2RZ?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/160634_ovhzuBjqVGeP9Z4pMx?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | | --- | --- | --- | *** 문서의 스캔 회전이 맞지 않을 경우 회전을 통해 정위치로 고정하고 저장할 수 있습니다. *** 문서 병합은 PDF 파일만 병합할 수 있습니다. 1. **AI 딥러닝2 데이터 추출 방법** 1. 문서등록 방법에서 닫기 또는 파일리스트에서 더블클릭으로 아래 화면으로 전환할 수 있습니다. - 다시 문서 등록 화면이로 이동시 상단의 Home 버튼을 클릭하면 됩니다. ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/161513_WPQzDSjEOMdnsRjBwz?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | 번호 | 기능 | 설명 | 비고 | | --- | --- | --- | --- | | 1 | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/161625_BuB71UtSNZJhcmVIen?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | 데이터 추출 후 통관 업로드시 이관할 업무 구분을 선택합니다. | | | 2 | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/161823_urDpzc2sNpGEvRF4RG?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | 딥러닝2 AI 엔진으로 데이터를 추출하고자 할 경우 버튼을 클릭하면 데이터가 추출됩니다. * 해상도가 높을수록 정확도가 높습니다. | 추출 가능 문서 Invoice ,Packing List | | 3 | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/162142_dexTaLWbTutsIp41Bf?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | AI 딥러닝2 엔진은 Invoice, Packing List의 헤더값을 인식해서 데이터를 추출할 수 있습니다. 단, 고객사별 헤더가 다를수 있으므로 이 경우 헤더 관리창에서 추출하고자 하는 헤더를 선택해서 데이터를 추출할 수 있습니다. | 그림-3 참조 | | 4 | 헤더값 선택 ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/161823_urDpzc2sNpGEvRF4RG?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | 위 3번에서 저장한 헤더값 설정값을 클릭합니다. 설정괸 헤더값으로 데이터를 재추출하고자 할 경우 딥러닝2 버튼을 다시 클릭합니다. *** 첫번째 출은 헤더값이므로 신고서 이관후 1번째 라인은 제외해야 합니다. | | | 5 | 추출 데이터 양식 저장 | 추출한 데이터 양식을 저장합니다. | | | 6 | 통관이력 일치율 | 추출한 데이터의 세번 부호가 이전 통관내역에 있을 경우 일치율의 %율을 순서대로 표시 합니다. *** 과거 잘못된 세번으로 통관한 사례가 있을 경우 일치율이 낮아질수 있습니다. | | | 7 | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/164734_tpE25Cgcrj6rSKgXAL?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | 딥러닝2를 통해 추출한 데이터를 신고서로 이관하고자 할 경우 1번 선택된 수출입 구분에 따라 수입 : 수입통관 > 통관업로드(New) 수출 : 수출통관 > 통관업로드(New)으로 데이터가 이관됩니다. | 그림-4 참조 | | 8 | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/165516_q9aRhyMnmXTUpHP7Jr?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | 통관 업로드로 이관 없이 추출된 데이터를 엑셀 양식으로도 다운로드가 가능합니다. | | (그림-3 헤더 관리창) ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/162926_rYD5YAeXfjcMczJqV1?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) 1. 선택한 양식에서 원하는 헤더에서 데이터추출을 하기위해서는 헤더값을 설정할 수 있으며 관련된 기능입니다. - 신규 버튼을 클릭합니다. 1. 헤더 추출을 클릭하여 선택된 문서에서 데이터를 추출하고자 하는 헤더값을 새롭게 선택합니다. 2. 새롭게 추출한 헤더값이며 추출하고자 하는 헤더만을 선택합니다. - 숨어 있는 기능 : 체크 클릭 후 체크 박스 위치에서 클릭하고 Drag하면 순서를 변경할 수 있습니다. 1. 헤더 저장을 클릭하여 선택 문서의 추출 하고자 하는 헤더 값을 저장합니다. - 추후 동일 문서 데이터 추출시 저장된 헤더를 선택해서 쉽게 데이터를 추출할 수 있습니다. (그림-4 통관업로드(New)) 통관업로드시 통관업로드(New)로 데이터가 이관되며, OCR에서 선택한 거래처로 등록된 양식이 없을 경우 양식을 등록하면 동일 거래처일 경우 빠르게 신고서를 생성할 수 있습니다. ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/165847_jwSZCK96v5Obn8vddT?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) 1. 양식 설정 : OCR에서 선택한 거래처로 등록된 양식이 없을 경우 추가 버튼으로 거래처별 양식을 저장해서 사용할 수 있습니다. 2. OCR에서 추출된 데이터는 헤더값이 포함되어 있으므로 첫번째 라인은 삭제를 해야 합니다. | ![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpageHome/20241220/170205_ORy7ibIzb2zMDPbI7i?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp) | | --- | | 첫번째 라인 선택 후 마우스 우클릭으로 선택된 행 삭제를 합니다. | 이후 기존과 동일하게 이관 신고서 데이터를 변환하고 세번을 확정하고 란사항을 입력하여 신고서로 저장할 수 있습니다. *** 신고서 전환의 자세한 내용은 메뉴 : 수입통관 > 통관 업로드(New)를 참고하시기 바랍니다.(추후 작성 예정) ** 본 내용의 잘못된 부분, 문의사항, 개선사항이 있을 경우 댓글에 남겨주시면 개선하도록 하겠습니다. For the site tree, see the [root Markdown](https://slashpage.com/logins-manuals.md).